機器學習是時下流行AI技術中一個很重要的方向，無論是有監督學習還是無監督學習都使用各種“度量”來得到不同樣本數據的差異度或者不同樣本數據的相似度。良好的“度量”可以顯著提高算法的分類或預測的准確率，本文中將介紹機器學習中各種“度量”，“度量”主要由兩種，分別為距離、相似度和相關系數 ...

機器學習是時下流行AI技術中一個很重要的方向，無論是有監督學習還是無監督學習都使用各種“度量”來得到不同樣本數據的差異度或者不同樣本數據的相似度。良好的“度量”可以顯著提高算法的分類或預測的准確率，本文中將介紹機器學習中各種“度量”，“度量”主要由兩種，分別為距離、相似度和相關系數 ...

距離會遞減， 直到不滿足迭代的條件便跳出循環 比如有10個樣本點 我先設x1為z1，， ...

機制：給定測試樣本，基於某種距離度量找出訓練集中與其最靠近的k個訓練樣本，然后基於這k個“鄰居”的信息進 ...

於處理靜態數據的分類問題。 K-Means K-Means算法是一種簡單的迭代性聚類算法，采用距離 ...

機器學習算法 原理、實現與實踐 —— 距離的度量 聲明：本篇文章內容大部分轉載於July於CSDN的文章：從K近鄰算法、距離度量談到KD樹、SIFT+BBF算法，對內容格式與公式進行了重新整理。同時，文章中會有一些對知識點的個人理解和歸納補充，不代表原文章作者的意圖 ...

機器學習是時下流行AI技術中一個很重要的方向，無論是有監督學習還是無監督學習都使用各種“度量”來得到不同樣本數據的差異度或者不同樣本數據的相似度。良好的“度量”可以顯著提高算法的分類或預測的准確率，本文中將介紹機器學習中各種“度量”，“度量”主要由兩種，分別為距離、相似度和相關系數 ...

1. 歐氏距離(Euclidean Distance) 歐氏距離是最易於理解的一種距離計算方法，源自歐氏空間中兩點間的距離公式。 (1)二維平面上兩點a(x1,y1)與b(x2,y2)間的歐氏距離： (2)三維空間兩點a(x1,y1,z1)與b(x2,y2,z2)間的歐氏距離 ...